is another recent research work tha

is another recent research work that reviews previous studies on the topic of MIMO detection, where an iterative approach based on deep nets (MMNet) is proposed. The performance of the MMNet is evaluated for wireless links with a large number of Tx/Rx antennas. This paper also highlights the power of ML and data-driven approaches for the scenarios where we do not have an accurate channel model for communication links.

Kết quả (Việt) 1:

là một công trình nghiên cứu gần đây nhận xét nghiên cứu trước đây về chủ đề phát hiện MIMO, nơi một cách tiếp cận lặp dựa trên lưới sâu (MMNet) được đề xuất. Việc thực hiện các MMNet được đánh giá cho kết nối không dây với một số lượng lớn các anten Tx / Rx. Bài viết này cũng nhấn mạnh sức mạnh của ML và cách tiếp cận hướng dữ liệu cho các tình huống mà chúng ta không có một mô hình kênh chính xác cho các liên kết truyền thông.

Kết quả (Việt) 2:

là một công việc nghiên cứu gần đây mà đánh giá các nghiên cứu trước đó về chủ đề phát hiện MIMO, nơi một cách tiếp cận lặp lại dựa trên lưới sâu (MMNet) được đề xuất. Hiệu suất của MMNet được đánh giá cho các liên kết không dây với một số lượng lớn ăng-ten TX/RX. Bài báo này cũng làm nổi bật sức mạnh của ML và phương pháp hướng dữ liệu cho các kịch bản mà chúng tôi không có một mô hình kênh chính xác cho các liên kết giao tiếp.

Kết quả (Việt) 3:

Đây là một nghiên cứu gần đây, đã xem xét các nghiên cứu trước về vấn đề tìm ra MIMO, nơi đề xuất một phương pháp lặp lại dựa trên lưới sâu (MMNet).Các hiệu suất của chế độ MMNet được đánh giá bằng đường dây không dây với một số lượng lớn các ăng-ten Tx/R x.Tờ giấy này cũng nhấn mạnh sức mạnh của ML và các phương pháp dựa trên dữ liệu cho các viễn cảnh nơi ta không có một mô hình kênh chính xác cho liên kết.